\chapter{ Conclusiones}


A partir de los experimentos realizados, se ha demostrado que el clasificador desarrollado es capaz de clasificar mamograf\'ias obteniendo un error pr\'oximo al propio error que el experto humano tiene con otros expertos (concordancia interobservador).

Adem\'as, se ha visto que el sistema tiene suficiente robustez ante cambios en los conjuntos de entrenamiento y test, consiguiendo detectar el tejido denso en la mayor\'ia de los casos con suficiente fiabilidad. En otras palabras, se ha demostrado que el sistema es capaz de funcionar con un comportamiento similar en los casos en los que las im\'agenes a clasificar provienen de una fuente no conocida y por tanto no utilizada en el entrenamiento del sistema.

No obstante, existen una serie de casos particulares donde el clasificador no es capaz de segmentar correctamente el tejido denso, normalmente producidos por una alta distorsi\'on en las caracter\'isticas de contraste de la imagen que llevan a que el sistema no interprete correctamente la imagen. El sistema es capaz de clasificar mamograf\'ias con una concordancia notable con el radi\'ologo en los casos en los que las im\'agenes de entrada tienen unas caracter\'isticas de brillo/contraste aceptables mientras que proporciona una concordancia menor en casos donde no se ha calibrado correctamente el sistema de adquisici\'on. 

En estos \'ultimos casos aislados la desviaci\'on en la medida es muy grande debido a una interpretaci\'on incorrecta de la imagen dando lugar t\'ipicamente a una densidad mucho mayor a la real. Una estrategia a seguir en este caso ser\'ia el desarrollo de un sistema de rechazo que fuera capaz de identificar cuando se ha producido un error evidente. De cualquier manera, el error global cometido disminuye cuando en la fase de entrenamiento se a\~naden im\'agenes con caracter\'isticas similares.
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En definitiva, se ha desorrado un sistema de clasificaci\'on basado en el aprendizaje que es capaz de proporcionar una concordancia pr\'oxima a la concordancia interobservador del experto humano, estando muy cerca en algunos casos. El sistema presenta algunas limitaciones cuando las im\'agenes no han sido debidamente calibradas, sin embargo este error puede ser disminuido reentrenando al sistema.
